Descripción del proyecto
AUNQUE LOS MEDIOS SOCIALES DE COMUNICACION SE HAN CONVERTIDO EN EL CANAL EMPLEADO POR DEFECTO PARA COMPARTIR INFORMACION, IDEAS Y OPINIONES, PUEDEN CONTRIBUIR PARADOJICAMENTE A LA POLARIZACION DE LA SOCIEDAD COMO SE HA PODIDO COMPROBAR EN LAS ULTIMAS ELECCIONES PRESIDENCIALES EN EEUU Y EN EL REFERENDUM BREXIT, CADA USUARIO ACABA RECIBIENDO SOLO LA INFORMACION QUE CONCUERDA CON SUS CREENCIAS Y PUNTOS DE VISTA, CON EL RIESGO DE UN AISLAMIENTO INTELECTUAL (BURBUJA DE INFORMACION), DONDE LAS CREENCIAS PUEDEN FORTALECERSE A PARTIR DE UN MENSAJE REPETIDO DENTRO DE UNA COMUNIDAD CERRADA (ECHO CHAMBER), UN EFECTO PERVERSO ES QUE CUANDO LA INFORMACION CORROBORA NUESTRAS CREENCIAS, TENDEMOS A COMPARTIRLA SIN COMPROBAR SU VERACIDAD, ESTO FACILITA LA PROPAGACION DE DESINFORMACION (FAKE NEWS) Y UNA ULTERIOR POLARIZACION, OTRO EFECTO INDESEADO ES QUE EL RELATIVO ANONIMATO DE LOS MEDIOS SOCIALES FAVORECE LA PROPAGACION DE LENGUAJE AGRESIVO, DE MENSAJES DE ODIO, Y EXCLUSION, QUE FOMENTAN LA SEPARACION EN COMUNIDADES CADA VEZ MAS POLARIZADAS EN SUS OPINIONES, SE TIENDE A UNA ESCASA ARGUMENTACION EN LOS CONTENIDOS QUE A MENUDO SE LIMITAN A UNOS POCOS INSULTOS, EN EL PROYECTO MISMIS-FAKENHATE NOS PROPONEMOS: (I) IDENTIFICAR NOTICIAS FALSAS CONSIDERANDO EL LENGUAJE QUE USAN, EL NIVEL DE EMOTIVIDAD, Y LA INFORMACION MULTIMODAL (IMAGENES Y VIDEOS) QUE CONTIENEN, NOS PROPONEMOS IDENTIFICAR LA DESINFORMACION DESDE UNA PERSPECTIVA MULTIMODAL, COMBINANDO LA INFORMACION TEXTUAL CON LA VISUAL A TRAVES DE TECNICAS BASADAS EN DEEP LEARNING, SE LLEVARA A CABO UN ANALISIS MULTILINGUE CUANDO LA INFORMACION SERA EN LENGUAJES DIFERENTES, ADEMAS, SERA IMPORTANTE PERFILAR SI EL AUTOR DE UNA NOTICIA FALSA ES UN BOT O UNA PERSONA, DE MANERA EN ESTE CASO DE PERFILAR SUS RASGOS DEMOGRAFICOS, (II) DETECTAR LENGUAJE AGRESIVO Y MENSAJES DE ODIO EN LOS MEDIOS SOCIALES DE COMUNICACION, PARA MONITORIZAR MENSAJES DE ODIO, NOS PROPONEMOS USAR UN ENFOQUE TERMINOLOGICO, EXTRAYENDO TERMINOS Y PATRONES LINGUISTICOS DE ODIO A PARTIR DE DATASETS ANALIZADOS ANTERIORMENTE Y MONITORIZAR SISTEMATICAMENTE SI SE EMPLEAN EN NUEVAS CONVERSACIONES ONLINE, LA IDENTIFICACION DE LOS MENSAJES DE ODIO SE LLEVARA A CABO DESDE UNA PERSPECTIVA MULTILINGUE; SE USARAN TECNICAS DE TRADUCCION AUTOMATICA CUANDO PARTES DE LOS MENSAJES HAN SIDO ESCRITO EN UN LENGUAJE DIFERENTE, DESDE UNA PERSPECTIVA MULTIMODAL, SE USARAN TECNICAS BASADAS EN DEEP LEARNING PARA COMBINAR INFORMACION TEXTUAL Y VISUAL, SE ABARCARA TAMBIEN EL PROBLEMA DE PERFILAR LOS HATERS, ES DECIR, AQUELLOS USUARIOS QUE ESCRIBEN MENSAJES DE ODIO, (III) ORGANIZAR CAMPAÑAS DE EVALUACION PARA PERFILAR BOTS Y HUMANOS QUE ESTAN DETRAS A LA DISINFORMACION, PARA IDENTIFICAR MENSAJES DE ODIOS EN LOS MEDIOS SOCIALES DE COMUNICACION, ASI COMO PARA PERFILAR LOS HATERS, POR EJEMPLO EN 2019 AL PAN (TAREA SOBRE PROFILING BOTS AND GENDER) Y A SEMEVAL (MULTILINGUAL DETECTION OF HATE SPEECH AGAINST IMMIGRANTS AND WOMEN IN TWITTER), DESINFORMACIÓN\DETECCIÓN DE SESGOS\CONTROVERSIAS\MENSAJES NO FACTUALES Y FAKE NEWS\DETECCIÓN Y MONITORIZACIÓN DE MENSAJES A